資料倉儲為什麼要進行分層建設？怎麼分？

隨著資訊科技的迅猛發展，企業資料量呈爆炸式增長，如何高效管理和利用這些資料成為企業決策支援的關鍵。資料倉儲作為企業資料儲存、處理和分析的核心平臺，其重要性日益凸顯。而資料倉儲的分層建設，則是提升資料倉儲效能、最佳化資料處理流程的重要保障。

一、資料倉儲分層的意義

1.資料解耦與模組化：透過分層，可以將複雜的資料處理流程解耦為多個獨立的部分，每一層處理特定的資料任務。這使得資料處理更加模組化，便於開發、維護和功能更迭。同時，分層架構使得資料血緣關係更加清晰，便於問題定位和避免重複計算。

2.提升資料處理效率：資料倉儲通常包含多個來源的資料，且需要經過多個處理階段，如資料抽取、資料清洗、資料轉換和資料載入等。將資料按照層次結構組織，可以提高處理效率，減少資料重複處理和多次掃描的問題。透過預計算、維度退化、資料聚合等手段，將資料按照預期的功能進行冗餘儲存，實現以空間換時間的目的，從而滿足不同使用場景和資料粒度的需求。

3.增強資料可擴充套件性：當源業務系統的業務規則發生變化時，只需調整相應層次的資料處理邏輯，而無需對整個資料倉儲進行重構。這有助於降低維護成本，提高資料倉儲的可擴充套件性。

4.便於資料管理和維護：分層建設使得資料倉儲中的資料更加有序，便於進行資料備份、資料恢復和資料歸檔等管理操作。同時，不同層次的資料可以採用不同的安全措施，提高資料的安全性。

5.最佳化查詢效能：資料倉儲中的資料通常需要進行復雜的分析和查詢。將資料按照層次結構組織可以最佳化查詢路徑，減少資料掃描和查詢時間，提高查詢效能。

二、常見數倉分層方式

1.運算元據儲存層(ODS)：儲存源系統中的資料，主要用於資料採集、清洗和轉換等處理，保持資料原貌。

2.維度資料儲存層(DIM)：儲存資料倉儲中的維度資訊，如客戶維度、時間維度等。通常採用維度建模方式，如星型模型或雪花模型。

3.資料倉儲儲存層(DWD/DW)：儲存資料倉儲中的事實表，是資料倉儲的核心儲存層。可以根據業務需求進一步細分為明細層、輕度彙總層等。

4.中間結果資料儲存層(IDS/TMP)：儲存ETL過程中的中間結果，如資料清洗、資料轉換和資料計算等臨時資料。

5.資料集市儲存層(DM/ADS)：儲存面向特定業務領域的資料集市或應用層資料，主要用於資料分析和報表展示等。

三、一些資料倉儲分層建設案例

阿里巴巴：阿里巴巴的資料倉儲分層架構包括ODS、DIM、DWD、DWS、ADS等層次。其中，ODS層負責資料接入;DIM層儲存維度資料;DWD層儲存明細資料;DWS層儲存輕度彙總資料;ADS層則面向應用，儲存資料集市或應用層資料。這種分層架構有助於實現資料的解耦和模組化處理，提高資料處理效率。

騰訊：騰訊的資料倉儲分層架構也採用了類似的方式，包括原始資料層、維度層、事實層、彙總層和應用層等。每層都有其特定的資料處理任務和功能，確保資料的高效處理和準確輸出。

京東：京東的資料倉儲分層架構則更加註重業務需求和資料處理效率。他們將資料倉儲分為資料來源層、儲存層、計算層和服務層等四個層次。其中，儲存層進一步細分為基礎資料層、整合資料層和彙總資料層，以滿足不同粒度和業務需求的資料處理要求。這種分層架構有助於提高資料處理效率，同時降低維護成本。